本發(fā)明涉及廣告投放技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于智能電視播放器的廣告精準(zhǔn)投放方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

長期以來，智能電視服務(wù)提供商一直想針對用戶推出個性化的電視廣告。如果電視廣告不是病毒式投放，而是根據(jù)用戶所收看的內(nèi)容或者個人興趣而播放的話，用戶也許就不會因廣告感到反感，甚至能拉動消費(fèi)。同樣，需求方廣告主也希望根據(jù)品牌目標(biāo)人群，在所處地域、適當(dāng)?shù)臅r間段，定向投放廣告，用最少的錢取得最大的廣告效果，提高投資回報率。因此，業(yè)界在廣告精準(zhǔn)投遞方面亟待改進(jìn)與提高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種基于智能電視播放器的廣告精準(zhǔn)投放方法及系統(tǒng)，所述方法及系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對目標(biāo)人群進(jìn)行快速、精準(zhǔn)的廣告投放，提高廣告投資回報率。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于智能電視播放器的廣告精準(zhǔn)投放方法，包括以下步驟：A.獲取智能電視播放器使用終端的設(shè)備信息和用戶行為數(shù)據(jù)；B.建立用戶行為數(shù)據(jù)模型，并將獲取的用戶行為數(shù)據(jù)添加到所述用戶行為數(shù)據(jù)模型；C.對添加到用戶行為數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過對若干個反映用戶興趣的指標(biāo)進(jìn)行打分，獲得用戶對歷史推送廣告的興趣得分值，并根據(jù)所述興趣得分值判斷出對某特定歷史推送廣告感興趣的用戶；D.從待投放廣告庫中尋找出與所述特定歷史推送廣告相似的匹配廣告；E.將所有對所述特定歷史推送廣告感興趣的用戶作為目標(biāo)人群，向之投放所述匹配廣告。

作為進(jìn)一步地改進(jìn)，步驟A中所述的設(shè)備信息包括終端IP、mac地址、終端類型、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，所述的用戶行為數(shù)據(jù)包括通過所述智能電視播放器進(jìn)行的所有點(diǎn)擊動作和所填信息。

所述步驟C具體包括：根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)，對若干個反映用戶興趣的指標(biāo)進(jìn)行打分并將分值加和，獲得用戶對歷史推送廣告的興趣得分值；將所述興趣得分值與預(yù)設(shè)閥值相比較，若所述興趣得分值達(dá)到所述預(yù)設(shè)閥值，則判斷該用戶是對該特定歷史推送廣告感興趣的用戶。

所述反映用戶興趣的指標(biāo)包括：用戶行為動作的時間周期，廣告頁面瀏覽頻次，廣告頁面點(diǎn)擊頻次，廣告頁面停留時長，點(diǎn)贊數(shù)，收藏數(shù)及評分?jǐn)?shù)。

所述步驟D具體包括：從所述特定歷史推送廣告中提取廣告產(chǎn)品屬性字段；依據(jù)所述廣告產(chǎn)品屬性字段，在所述待投放廣告庫中匹配查找與所述特定歷史推送廣告相似的匹配廣告。

一種基于智能電視播放器的廣告精準(zhǔn)投放系統(tǒng)，用于服務(wù)器，包括：獲取單元，用于獲取智能電視播放器使用終端的設(shè)備信息和用戶行為數(shù)據(jù)；模型建立單元，用于建立用戶行為數(shù)據(jù)模型，并將獲取的用戶行為數(shù)據(jù)添加到所述用戶行為數(shù)據(jù)模型；分析判斷單元，用于對添加到用戶行為數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過對若干個反映用戶興趣的指標(biāo)進(jìn)行打分，獲得用戶對歷史推送廣告的興趣得分值，并根據(jù)所述興趣得分值判斷出對某特定歷史推送廣告感興趣的用戶；匹配單元，用于從待投放廣告庫中尋找出與所述特定歷史推送廣告相似的匹配廣告；定向投放單元，用于將所有對所述特定歷史推送廣告感興趣的用戶作為目標(biāo)人群，向之投放所述匹配廣告。

作為進(jìn)一步地改進(jìn)，所述獲取單元獲取的所述設(shè)備信息包括終端IP、mac地址、終端類型、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，所述用戶行為數(shù)據(jù)包括通過所述智能電視播放器進(jìn)行的所有點(diǎn)擊動作和所填信息。

所述分析判斷單元包括：打分模塊，用于根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)，對若干個反映用戶興趣的指標(biāo)進(jìn)行打分并將分值加和，獲得用戶對歷史推送廣告的興趣得分值；判斷模塊，用于將所述興趣得分值與預(yù)設(shè)閥值相比較，若所述興趣得分值達(dá)到所述預(yù)設(shè)閥值，則判斷該用戶是對該特定歷史推送廣告感興趣的用戶。

所述打分模塊，進(jìn)一步用于通過對以下各項(xiàng)反映用戶興趣的指標(biāo)進(jìn)行打分來獲得用戶對歷史推送廣告的興趣得分值：用戶行為動作的時間周期，廣告頁面瀏覽頻次，廣告頁面點(diǎn)擊頻次，廣告頁面停留時長，點(diǎn)贊數(shù)，收藏數(shù)及評分?jǐn)?shù)。

所述匹配單元包括：提取模塊，用于從所述特定歷史推送廣告中提取廣告產(chǎn)品屬性字段；查找模塊，用于依據(jù)所述廣告產(chǎn)品屬性字段，在所述待投放廣告庫中匹配查找與所述特定歷史推送廣告相似的匹配廣告。

由于采用上述技術(shù)方案，本發(fā)明至少具有以下優(yōu)點(diǎn)：

(1)本發(fā)明通過基于播放器使用終端的數(shù)據(jù)采集，進(jìn)行大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)人群進(jìn)行快速、精準(zhǔn)的廣告投放，廣告主為真正的目標(biāo)客戶買單，提高廣告投資回報率。

(2)個性化精準(zhǔn)廣告能夠通過智能電視終端針對合適的人播放合適的廣告，是向用戶推送有用的商品信息，有用的商品信息會把更多用戶吸引過來，更多的用戶為廣告的精準(zhǔn)分析提供了更好的數(shù)據(jù)支撐，從而形成了一種良性循環(huán)，推動廣告業(yè)的發(fā)展。

附圖說明

上述僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術(shù)手段，以下結(jié)合附圖與具體實(shí)施方式對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。

圖1是本發(fā)明基于智能電視播放器的廣告精準(zhǔn)投放方法流程圖。

圖2是本發(fā)明基于智能電視播放器的廣告精準(zhǔn)投放系統(tǒng)原理圖。

圖3是播放器功能項(xiàng)。

圖4是播放器功能主界面。

圖5是播放器個人信息界面。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明提供一種基于智能電視播放器的廣告精準(zhǔn)投放方法及系統(tǒng)，用于通過在智能電視終端安裝特定播放器實(shí)現(xiàn)廣告精準(zhǔn)投放。

本發(fā)明上述的廣告精準(zhǔn)投放方法及系統(tǒng)主要基于以下設(shè)計構(gòu)思：對于安裝并使用了特定播放器的智能電視終端用戶，可通過服務(wù)器端采集用戶的相關(guān)數(shù)據(jù)，然后通過大數(shù)據(jù)分析、挖掘，根據(jù)不同類型廣告選擇最佳用戶群體進(jìn)行精準(zhǔn)廣告投放。

基于以上構(gòu)思，本發(fā)明提供了所述基于智能電視播放器的廣告精準(zhǔn)投放方法，主要包括以下步驟：A.獲取智能電視播放器使用終端的設(shè)備信息和用戶行為數(shù)據(jù)；B.建立用戶行為數(shù)據(jù)模型，并將獲取的用戶行為數(shù)據(jù)添加到所述用戶行為數(shù)據(jù)模型；C.對添加到用戶行為數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過對若干個反映用戶興趣的指標(biāo)進(jìn)行打分，獲得用戶對歷史推送廣告的興趣得分值，并根據(jù)所述興趣得分值判斷出對某特定歷史推送廣告感興趣的用戶；D.從待投放廣告庫中尋找出與所述特定歷史推送廣告相似的匹配廣告；E.將所有對所述特定歷史推送廣告感興趣的用戶作為目標(biāo)人群，向之投放所述匹配廣告。

本發(fā)明還提供了基于智能電視播放器的廣告精準(zhǔn)投放系統(tǒng)，用于服務(wù)器，主要包括：獲取單元，用于獲取智能電視播放器使用終端的設(shè)備信息和用戶行為數(shù)據(jù)；模型建立單元，用于建立用戶行為數(shù)據(jù)模型，并將獲取的用戶行為數(shù)據(jù)添加到所述用戶行為數(shù)據(jù)模型；分析判斷單元，用于對添加到用戶行為數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過對若干個反映用戶興趣的指標(biāo)進(jìn)行打分，獲得用戶對歷史推送廣告的興趣得分值，并根據(jù)所述興趣得分值判斷出對某特定歷史推送廣告感興趣的用戶；匹配單元，用于從待投放廣告庫中尋找出與所述特定歷史推送廣告相似的匹配廣告；定向投放單元，用于將所有對所述特定歷史推送廣告感興趣的用戶作為目標(biāo)人群，向之投放所述匹配廣告。

下面結(jié)合附圖與具體實(shí)施方式對本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步地詳細(xì)說明。

作為優(yōu)選的實(shí)施方式，所述播放器可以APK軟件包形式直接安裝在智能電視端，并提供人性化的操作和良好的用戶交互界面。請參閱圖3、4、5所示，設(shè)定播放器至少具有圖3中給出的功能菜單項(xiàng)，并具有如圖4、圖5所示的播放器功能主界面及播放器個人信息界面。

請配合參閱圖2所示，構(gòu)建服務(wù)器，所述服務(wù)器采用本發(fā)明基于智能電視播放器的廣告精準(zhǔn)投放系統(tǒng)，對于安裝并使用了上述播放器的智能電視終端用戶，服務(wù)器可采集并存儲終端的設(shè)備信息和用戶行為數(shù)據(jù)。服務(wù)器中還設(shè)有大數(shù)據(jù)處理平臺，用于根據(jù)這些來自終端的數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析、挖掘，例如，后臺服務(wù)器可以通過對這些數(shù)據(jù)的分析，實(shí)現(xiàn)對用戶身份定位，例如基于用戶終端瀏覽和操作偏好等定義用戶標(biāo)簽；地理位置定位，例如可按ip段精確篩選精確到市縣地區(qū)；網(wǎng)絡(luò)環(huán)境定位，例如可按運(yùn)營商篩選，按WIFI、3G、4G網(wǎng)絡(luò)篩選；動作時段定位，例如分析用戶終端瀏覽動作和操作偏好等時段，用于實(shí)現(xiàn)控制廣告投放的時段，例如精確控制每日投放時段,精確控制廣告投放日期。

上述數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，再被服務(wù)器用來與要投放的廣告進(jìn)行精準(zhǔn)匹配，實(shí)現(xiàn)為不同類型廣告選擇最佳用戶群體，并最終通過播放器在智能電視終端進(jìn)行精準(zhǔn)廣告投放，從而使服務(wù)器實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放每種廣告到特定的用戶群體中。

進(jìn)一步地，在投放匹配出目標(biāo)用戶的廣告時，可根據(jù)每個用戶的具體情況，在可控的時間段、地理位置、節(jié)目類型等條件下，通過播放器精準(zhǔn)地投放給各特定用戶。此外，還可以通過播放器提供實(shí)時廣告互動的接口，可以實(shí)現(xiàn)用戶在觀影過程中隨時隨地參與廣告互動，如掃描二維碼，手機(jī)搖一搖，用遙控器選擇等，后端服務(wù)器匹配出用戶最具有購買意向的廣告信息，實(shí)時推送給用戶，并提供人性化的操作界面，引導(dǎo)用戶進(jìn)行直接消費(fèi)，實(shí)現(xiàn)廣告深度投放。

進(jìn)一步地，服務(wù)器還可以收集廣告效果相關(guān)的多維度實(shí)時數(shù)據(jù)，對廣告效果進(jìn)行監(jiān)測。例如，通過對不同地區(qū)，不同時段，不同年齡段，不同性別，不同職業(yè)的用戶，停留在單位廣告頁的時間，瀏覽的廣告頁數(shù)，對廣告的點(diǎn)擊率，重復(fù)瀏覽的頁面以及通過廣告購買率等數(shù)據(jù)的分析，實(shí)時多維度分析廣告的投放效果，并生成報告投放策略，實(shí)時反饋給廣告主，為廣告主改進(jìn)廣告提供依據(jù)。

通過采用以上技術(shù)手段，本發(fā)明所述的廣告精準(zhǔn)投放系統(tǒng)基于在電視終端硬件設(shè)備中安裝的播放器軟件，實(shí)現(xiàn)了在不影響用戶觀影體驗(yàn)的基礎(chǔ)上，通過后臺程序自動采集電視終端信息和用戶行為數(shù)據(jù)，并進(jìn)行大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析實(shí)現(xiàn)廣告精準(zhǔn)投放。

作為一種具體的實(shí)施方式，請配合參閱圖1所示，上述基于智能電視播放器的廣告精準(zhǔn)投放系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)廣告精準(zhǔn)投放的主要過程如下：

S101：當(dāng)用戶打開播放器后，會向服務(wù)器端發(fā)送一個請求，服務(wù)器根據(jù)配置(以Apache為例，在Apache Httpd中進(jìn)行配置)記錄下請求的相關(guān)數(shù)據(jù)，組成日志文件，日志基本會包括請求時間、請求IP、mac地址、終端尺寸型號、請求的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境以及其他信息。當(dāng)用戶通過播放器瀏覽、注冊、登錄、購買、偏好設(shè)置以及搜索、收藏、點(diǎn)贊、跳過和發(fā)彈幕等所有點(diǎn)擊動作和所填信息，同樣會以請求的形式上傳給服務(wù)器，并將這些記錄記入數(shù)據(jù)庫或日志文件。

S102：數(shù)據(jù)預(yù)處理，實(shí)時對用戶行為數(shù)據(jù)采用并行模型進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理包括刪除不完整數(shù)據(jù)，重復(fù)數(shù)據(jù)等，并將結(jié)果存放到數(shù)據(jù)倉庫中。

S103：基于用戶的行為，如上述瀏覽、注冊、登錄、購買、偏好設(shè)置以及搜索、收藏、點(diǎn)贊、跳過和發(fā)彈幕等所有點(diǎn)擊動作等信息抽象成邏輯模型，建立用戶行為數(shù)據(jù)模型，并設(shè)計基于開源的非關(guān)系型分布式數(shù)據(jù)庫的存儲模式；

S104：將S102所述預(yù)處理后的數(shù)據(jù)添加到所述用戶行為數(shù)據(jù)模型中，再對用戶行為數(shù)據(jù)模型中數(shù)據(jù)進(jìn)行分析推理。具體地，通過對與用戶興趣相關(guān)的若干興趣指標(biāo)進(jìn)行興趣指標(biāo)值比較計算獲得興趣總得分，然后將興趣總得分與興趣分?jǐn)?shù)閥值比較，找出用戶最感興趣的廣告。這里面分析是否是用戶感興趣的廣告，涉及到兩個數(shù)據(jù)計算，一個是興趣指標(biāo)值比較計算，另一個是興趣分?jǐn)?shù)閥值。這些興趣指標(biāo)將存在于一張映射表中，里面包含用戶行為動作的時間周期(周期的粒度可人為自定義，比如1天，2天或其他)、廣告頁面瀏覽頻次、廣告頁面點(diǎn)擊頻次、廣告頁面停留時長、點(diǎn)贊數(shù)、收藏數(shù)、評分?jǐn)?shù)等能反映用戶興趣度的指標(biāo)以及所對應(yīng)的分?jǐn)?shù)值，這些指標(biāo)可不斷更新累加，而指標(biāo)值則根據(jù)對歷史廣告轉(zhuǎn)化的統(tǒng)計分析得來，可由系統(tǒng)或手動更新。而興趣分?jǐn)?shù)閥值則根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)由人為預(yù)先設(shè)定的一個值，得分超過這個值則視為用戶對此廣告感興趣。在實(shí)施過程中，需要先初始化這些興趣指標(biāo)值和預(yù)設(shè)一個興趣分?jǐn)?shù)閥值，然后再與用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。舉例說明如：在用戶行為數(shù)據(jù)模型中記載了：王先生對A廣告1天內(nèi)點(diǎn)擊累計5次，在廣告頁面停留超過3分鐘，并進(jìn)行了收藏，并點(diǎn)贊、好評，用這些數(shù)據(jù)值去興趣指標(biāo)表中查詢得到他的總得分為10分，這個10分超過了預(yù)設(shè)的興趣分?jǐn)?shù)閥值，因此將視為用戶在本時間段內(nèi)比較感興趣的廣告，將把此廣告信息和用戶信息關(guān)聯(lián)起來記入數(shù)據(jù)庫中。

S105：通過S104步驟已經(jīng)分析出用戶感興趣的歷史廣告，該步驟將提取這些廣告的產(chǎn)品屬性，例如包括產(chǎn)品所屬類別、產(chǎn)地、品牌、價格、功能、物流、促銷活動、上市時間等，并用這些屬性值去廣告庫中進(jìn)行匹配，找出匹配相似度最高的廣告。這里的廣告庫是用來存放廣告主需要投放的廣告及廣告屬性字段，采用了分區(qū)和索引技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高性能的查詢匹配。

S106：推送廣告給目標(biāo)用戶。服務(wù)器將根據(jù)用戶的mac地址(已經(jīng)記入用戶行為數(shù)據(jù)模型中)，定位用戶所在的終端設(shè)備，并通過終端上已經(jīng)安裝的播放器將與用戶興趣相匹配的廣告精準(zhǔn)投放。

綜上所述，由于采用了以上技術(shù)方案，本發(fā)明基于智能電視播放器的廣告精準(zhǔn)投放方法及系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)分析將特定的廣告精準(zhǔn)推送到特定觀眾，能夠通過智能電視終端針對合適的人播放合適的廣告。廣告主為真正的目標(biāo)客戶買單，達(dá)到廣告價值最大化，同樣，個性化精準(zhǔn)廣告是向用戶推送有用的商品信息，有用的商品信息會把更多用戶吸引過來，更多的用戶為廣告的精準(zhǔn)分析提供了更好的數(shù)據(jù)支撐，從而形成了一種良性循環(huán)，推動廣告業(yè)的發(fā)展。

以上所述，僅是本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非對本發(fā)明作任何形式上的限制，本領(lǐng)域技術(shù)人員利用上述揭示的技術(shù)內(nèi)容做出些許簡單修改、等同變化或修飾，均落在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。